論文の概要: Shape-based pose estimation for automatic standard views of the knee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16717v1
• Date: Fri, 26 May 2023 08:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 16:20:58.893650
• Title: Shape-based pose estimation for automatic standard views of the knee
• Title（参考訳）: 膝の自動標準ビューのための形状に基づくポーズ推定
• Authors: Lisa Kausch, Sarina Thomas, Holger Kunze, Jan Siad El Barbari, Klaus Maier-Hein
• Abstract要約: 本稿では,自動ラテラルと標準ビューの分類を可能にする完全なフレームワークを提案する。 ポーズ回帰パイプラインに意味情報を組み込むのに適した形状表現を提案する。 3528系と1386系実X線によるシステムの性能評価実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Surgical treatment of complicated knee fractures is guided by real-time imaging using a mobile C-arm. Immediate and continuous control is achieved via 2D anatomy-specific standard views that correspond to a specific C-arm pose relative to the patient positioning, which is currently determined manually, following a trial-and-error approach at the cost of time and radiation dose. The characteristics of the standard views of the knee suggests that the shape information of individual bones could guide an automatic positioning procedure, reducing time and the amount of unnecessary radiation during C-arm positioning. To fully automate the C-arm positioning task during knee surgeries, we propose a complete framework that enables (1) automatic laterality and standard view classification and (2) automatic shape-based pose regression toward the desired standard view based on a single initial X-ray. A suitable shape representation is proposed to incorporate semantic information into the pose regression pipeline. The pipeline is designed to handle two distinct standard views simultaneously. Experiments were conducted to assess the performance of the proposed system on 3528 synthetic and 1386 real X-rays for the a.-p. and lateral standard. The view/laterality classificator resulted in an accuracy of 100\%/98\% on the simulated and 99\%/98\% on the real X-rays. The pose regression performance was $d\theta_{a.-p}=5.8\pm3.3\degree,\,d\theta_{lateral}=3.7\pm2.0\degree$ on the simulated data and $d\theta_{a.-p}=7.4\pm5.0\degree,\,d\theta_{lateral}=8.4\pm5.4\degree$ on the real data outperforming intensity-based pose regression.
• Abstract（参考訳）: 複雑な膝関節骨折に対する外科的治療は, 移動型c-armを用いたリアルタイムイメージングにより誘導される。 即時かつ連続的な制御は、時間と放射線線量による試行錯誤のアプローチに従って現在手動で決定されている患者の位置に対する特定のC腕ポーズに対応する2D解剖学的特異な標準ビューによって達成される。 膝の標準的な視界の特徴は、個々の骨の形状情報が自動位置決めの手順を導出し、C腕位置決めの時間と不要な放射線量を減らすことを示唆している。 膝関節手術中のc-arm位置決め作業を完全に自動化するために,(1)自動的ラテナリティと標準視点分類,(2)1つの初期x線に基づく所望の標準視点に対する形状ベース姿勢回帰を可能にする完全枠組みを提案する。 ポーズ回帰パイプラインに意味情報を組み込むための適切な形状表現を提案する。 パイプラインは2つの異なる標準ビューを同時に扱うように設計されている。 aの3528個の合成x線と1386個の実x線を用いたシステムの性能評価実験を行った。 -p。 横方向の標準です その結果,シミュレーションでは100\%/98\%,実x線では99\%/98\%の精度が得られた。 ポーズ回帰性能は$d\theta_{aであった。 -p}=5.8\pm3.3\degree,\,d\theta_{lateral}=3.7\pm2.0\degree$ シミュレーションデータと$d\theta_{a。 -p}=7.4\pm5.0\degree,\,d\theta_{lateral}=8.4\pm5.4\degree$ 実データでは、強度に基づくポーズ回帰を上回っている。

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